Android应用特征空间优化及其恶意行为检测

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Android应用特征空间优化及其恶意行为检测

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Android应用特征空间优化及其恶意行为检测

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-16页
1.1 研究背景与意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-14页
1.3 论文的主要研究工作	第14-15页
1.4 本章小结	第15-16页
2 Android技术背景研究	第16-26页
2.1 Android体系结构概述	第16-22页
2.1.1 Android系统架构	第16-17页
2.1.2 Android应用程序架构	第17-21页
2.1.3 Android应用程序文件结构	第21-22页
2.2 Android系统安全机制	第22-25页
2.2.1 平台级的安全机制	第22-23页
2.2.2 应用层的安全机制	第23-25页
2.3 本章小结	第25-26页
3 Android应用数据收集	第26-35页
3.1 系统环境及数据描述	第26页
3.2 动态数据收集	第26-30页
3.2.1 运行环境介绍	第27页
3.2.2 基于DroidBox的动态数据收集	第27-30页
3.3 静态数据收集	第30-33页
3.3.1 Android应用反编译	第30-32页
3.3.2 Android应用静态数据收集	第32-33页
3.4 数据融合	第33-34页
3.5 本章小结	第34-35页
4 Android应用特征空间优化	第35-51页
4.1 特征优化方法及流程	第35-36页
4.2 基于类别的特征选择FSBC	第36-38页
4.2.1 特征空间优化分析	第36-38页
4.2.2 FSBC降维结果	第38页
4.3 基于LCS-TF-IDF的特征选择	第38-44页
4.3.1 特征空间优化分析	第38-40页
4.3.2 LCS	第40-41页
4.3.3 TF-IDF	第41页
4.3.4 LCS-TF-IDF降维方法	第41-43页
4.3.5 LCS-TF-IDF降维结果	第43-44页
4.4 基于机器学习的空间优化	第44-50页
4.4.1 特征向量化	第44-45页
4.4.2 CFS特征选择	第45-46页
4.4.3 CFS降维结果	第46-47页
4.4.4 PCA特征提取	第47-48页
4.4.5 PCA降维结果	第48-50页
4.5 本章小结	第50-51页
5 Android应用恶意行为分类	第51-64页
5.1 分类算法简介	第51-57页
5.1.1 决策树	第51-52页
5.1.2 支持向量机	第52-54页
5.1.3 k-近邻	第54-55页
5.1.4 贝叶斯	第55-56页
5.1.5 集成学习	第56-57页
5.1.6 其他分类算法	第57页
5.2 分类及实验结果分析	第57-63页
5.2.1 LCS-TF-IDF降维分析	第57-59页
5.2.2 CFS和PCA降维分析	第59-62页
5.2.3 不同类型特征分类	第62-63页
5.3 本章小结	第63-64页
6 总结与展望	第64-66页
参考文献	第66-68页
作者简历	第68-70页
学位论文数据集	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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